La scelta non è mai stata così abbondante nel panorama dei media come oggi, e i consumatori si impegnano attivamente con le piattaforme e i canali che più li attraggono. L'ampiezza della scelta amplifica la necessità del settore di effettuare misurazioni accurate, dato che inserzionisti, editori e agenzie cercano di attrarre, coinvolgere e misurare il coinvolgimento indipendentemente dal luogo in cui avviene il consumo.
È importante notare che il consumatore rimane al centro di questo boom di scelte, il che aumenta la necessità di una misurazione olistica e completa dell'audience; misurazione che deve tenere conto della miriade di nuove fonti di dati che le piattaforme e i canali in evoluzione del settore hanno introdotto. Queste fonti di dati, tuttavia, non possono misurare accuratamente l'audience da sole, poiché non possono fornire una rappresentazione reale della popolazione statunitense.
Per misurare l'audience effettiva, servono persone reali.
Per anni, i panel di Nielsen sono stati lo standard di riferimento per la misurazione televisiva e continuano a fornire informazioni critiche sul pubblico televisivo che i grandi dati provenienti dai set-top-box e dalle smart TV non sono in grado di rivelare da soli. Ma questi grandi set di dati hanno un valore enorme. Essi forniscono un'audience esponenzialmente più ampia di quella che possono fornire i panel tradizionali, ma mancano di informazioni specifiche sull'audience. Per essere olistica e rappresentativa, la misurazione deve sfruttare i big data insieme ai dati dei panel.
È importante notare che i dati dei set-top-box e delle smart TV non sono stati concepiti per la misurazione. Ad esempio, i dati sul percorso di ritorno (RPD) di un decoder via cavo o satellitare possono dirvi che un televisore è acceso e quando si cambia canale, ma non possono dirvi chi si trova nella stanza o chi controlla ciò che appare sullo schermo. Lo stesso vale per i dati di riconoscimento automatico dei contenuti (ACR) forniti dalle smart TV. Ad esempio, un'analisi Nielsen dell'RPD ha rilevato che, senza la correzione dei momenti in cui il televisore è acceso quando nessuno lo sta guardando, i minuti di sintonizzazione verrebbero conteggiati in eccesso dal 145% al 260%, a seconda del fornitore.
A parte le carenze di misurazione, i big data hanno un grande vantaggio e possono svolgere un ruolo fondamentale nel futuro della misurazione dell'audience, soprattutto con l'aumento dell'utilizzo di dispositivi e piattaforme. Le crescenti dimensioni e l'ampiezza dei big data sono impareggiabili, ma devono essere accompagnate da dati rappresentativi a livello di persona per garantire una visione olistica e accurata dell'audience reale. Ad esempio, una recente analisi di Nielsen ha rilevato che la misurazione RPD di un programma di prima serata ha sovrastimato le impressioni totali negli Stati Uniti del 69%. La stessa analisi ha rilevato che i dati ACR sottovalutavano le impressioni del 12%.
I panel rappresentativi a livello nazionale di Nielsen sono fondamentali anche per misurare la crescita dello streaming, che è cresciuto fino a rappresentare più di un quarto dell'utilizzo totale della TV. Se da un lato lo streaming offre ai consumatori una scelta di contenuti apparentemente infinita, dall'altro i big data non sono in grado di valutare appieno l'audience e il coinvolgimento. I big data non possono tenere conto dei dispositivi di streaming over-the-top come i dispositivi Roku e i Fire Stick di Amazon, e molte applicazioni di streaming bloccano le trasmissioni di dati ACR mentre le applicazioni sono in uso. È qui che le partnership con i principali OEM e i dati del panel diventano fondamentali, soprattutto con l'ingresso sul mercato di nuove piattaforme e canali.
La conoscenza del pubblico reale richiede dati provenienti da persone reali, dati che possono essere utilizzati insieme ad altre fonti per aumentare drasticamente le dimensioni del campione. La capacità di Nielsen di identificare e correggere i problemi di qualità dei dati con i suoi panel garantisce che i big data siano stabili, affidabili e coerenti per l'uso nella misurazione dell'audience. Quando i big data vengono calibrati con la misurazione a livello di persona, il settore realizza il pieno potenziale dei dati RPD dei set-top-box e ACR delle smart TV.
